GF-5/SN汽油机油配方技术

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GF-5/SN汽油机油配方,是中国石化石油化工科学研究院基于中国石化基础油和国产添加剂单剂研制,油品通过全部发动机台架试验评定和理化性能评定.满足ILSAC GF-5汽油机油和ASTM D4485、API 1509 SN节能型汽油机油要求.
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目的:建立BP神经网络模型来实现对面团发酵成熟度的精准判定.方法:利用机器视觉技术采集并处理面包发酵过程的图片,获取图片的量化信息,建立了一种基于BP(back propagation)神经网络的面包发酵程度预测模型.将时间、面积、瞬时速度、膨胀率、灰度值能量、灰度值相互关系、灰度值均匀性、灰度值对比度,作为输入神经元,建立相关参数的回归模型.结果:给定特征参数与面包的发酵过程存在相关性,能够有效表征面包的发酵程度;基于BP神经网络建立的预测模型准确率达到88.41%.结论:该模型能够实现对面包发酵程度的
目的:探究微波熟制工艺对小龙虾营养成分与风味成分的影响.方法:以鲜活小龙虾为试验对象,分析未经微波加热及210,350 W微波加热5 min后的熟制小龙虾肌肉部分的营养成分与风味成分变化.结果:低功率微波加热并未对小龙虾水分含量造成显著影响,而350 W微波条件下水分损失显著.干基样品中,不同功率微波处理后灰分无显著变化;总糖和粗脂肪含量呈降低趋势;而随着微波功率的提高,粗蛋白含量呈上升趋势.微波熟制对小龙虾不饱和脂肪酸含量有显著影响;总氨基酸及必需氨基酸含量显著下降,但仍保持较高的营养价值.随着微波功率
目的:提高延黄牛脂的附加值.方法:采用固定化脂肪酶Lipozyme RM IM为催化剂,牛油脂肪酸乙酯(乙醇解法自制)和甘油为原料制备1,3-甘油二酯,运用氢谱考察脂肪酶添加量、底物摩尔比、反应时间以及反应温度对粗反应混合物中1,3-甘油二酯含量的影响,并阐明醇解酯交换前后牛油与甘油二酯产物的脂肪酸组成变化.结果:1,3-甘油二酯合成最佳条件为脂肪酶Lipozyme RMIM质量分数为1%,底物摩尔比(n脂肪酸乙酯 ∶ n甘油)2 ∶1,反应时间6 h,反应温度50℃.此条件下的1,3-甘油二酯生成率为7
目的:利用HPD-100型大孔树脂优化葛花异黄酮精制工艺,并评价其体外降脂活性.方法:通过大孔树脂柱层析法优化葛花异黄酮精制工艺,通过体外胰脂肪酶活性、胆固醇酯酶活性和胆固醇胶束溶解度法评价葛花异黄酮的降脂活性.结果:花异黄酮精制工艺如下,吸附参数:葛花异黄酮质量浓度100 mg/mL,pH 6.0,上样体积20 mL,解吸参数:洗脱液为pH 5.0体积分数70%的乙醇溶液,洗脱流速2.0 mL/min,精制后葛花异黄酮纯度可达81.47%;精制葛花异黄酮对胰脂肪酶、胆固醇酯酶和胆固醇胶束溶解度的抑制率可
目的:探寻乳酸菌发酵红薯叶酸菜的贮藏条件及贮藏期间品质变化规律.方法:真空包装后以常温25℃、低温4℃、80℃-15 min 巴氏杀菌后4℃、85℃-10 min巴氏杀菌后4℃贮藏,比较4个条件下红薯叶酸菜pH值、乳酸含量、亚硝酸盐含量、菌落数、色差值及感官评分.结果:25℃下贮藏亮度下降最快,第60天色泽明显变深;4℃下贮藏第30天的酵母菌数量最多,第45天的乳酸菌数量最多;80℃-15 min杀菌后贮藏第90天的大肠杆菌数量最少,感官评分达到食用临界值;85℃-10 min杀菌后贮藏第75天的总菌数量
目的:提高鸡蛋线形、网状裂纹检测率.方法:针对蝗虫优化算法(GOA)求解高维复杂优化问题时收敛效率不高的缺陷,设计改进的模糊C-均值算法(FCM)对蝗虫种群进行等级划分;设计自适应极值逆向学习和编码突变更新机制,以扩展算法深度搜索空间和全局寻优能力;采用改进的GOA对参数进行优化,并将改进蝗虫算法优化Canny算子用于鸡蛋裂纹检测.结果:该方法对鸡蛋线形裂纹和网状裂纹漏检率分别降低了 21.4%~31.2%,63.2%~69.7%,优于其他算法.结论:该方法能有效提升鸡蛋裂纹检测准确率.
国内外炼油厂现有的能效评价方法主要适用于企业间整体用能水平对比,为适应“双碳”目标要求,急需改进.从用能机理出发,结合“三环节”理论的用能分析,以流程模拟技术为依托,通过装置和系统的关键环节用能参数来评价炼油厂能耗水平,提出了一种新型的能效评价方法.用该方法评价炼油厂常减压蒸馏装置能效水平的结果显示,该方法可以指导炼油装置的节能潜力分析和节能方案优化,使单套装置能耗更低,为实现“双碳”目标助力.
目的:解决烟叶分级准确率不高的问题.方法:提出一种改进的基于卷积神经网络的烟叶分级模型,根据VGG16网络结构,以 自定义的方式搭建网络模型;将空洞卷积代替原有的传统卷积,增加图像感受野的同时避免了图像特征的损失,并将激活函数改为Leaky_relu,修正数据的分布,解决ReLU函数的硬饱和问题;用41种等级的烟叶图片加以测试.结果:试验改进算法分级准确率达95.89%,与传统SVM算法相比提高了 10.46%,与经典VGG16算法相比提高了 7.87%,损失率最终收敛于0.13.结论:与原始模型和传统特
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